Carreira em dados: quais as habilidades necessárias e como está o mercado de trabalho

O artigo foi escrito por Afonso Rios, instrutor da Escola de Data Science da Alura, e Nina da Hora, fundadora do Instituto da Hora e mestranda em inteligência artificial pela UNICAMP

No mundo digital de hoje, até mesmo as menores empresas geram dados extensos e valiosos sobre suas operações.

Porém, apenas algumas delas realmente dominam a arte de utilizá-los para se destacar num mercado cada dia mais competitivo.

Os dados podem ser considerados a “moeda” mais valiosa da era digital. Empresas de todos os tamanhos buscam por profissionais qualificados para extrair insights valiosos e relevantes ajudando na tomada de decisões estratégicas e inteligentes.

Assim, o boom das carreiras em dados reflete a crescente importância desses profissionais, oferecendo oportunidades promissoras.

Neste artigo, vamos aprofundar nas principais funções e atividades da pessoa profissional em dados, explorando os principais diferenciais desta carreira.

Para isso, os seguintes tópicos nos guiarão nessa jornada:

Descubra as melhores carreiras em dados: desde analista até engenheiro(a) de MLOps, vamos explorar as diversas opções e te ajudar a encontrar a que mais se encaixa no seu perfil.
Habilidades essenciais para o sucesso: aprenda quais as ferramentas e técnicas que você precisa dominar para se tornar um(a) profissional requisitado(a).
Mercado de trabalho: entenda a demanda por profissionais de dados e as perspectivas para cada carreira.

Vamos descobrir qual carreira da área de dados combina mais com você?

Quais as possíveis carreiras em dados?

Imagem representando diferentes áreas da carreira de dados. Na esquerda da imagem, há uma ilustração de um átomo estilizado com órbitas luminosas, símbolo da Escola de Dados da Alura. Ao lado direito, uma lista vertical de retângulos verdes com textos em preto apresenta várias áreas: "Banco de Dados", "Business Intelligence", "Inteligência Artificial", "Engenharia de Dados", "Ciência de Dados", "Análise de Dados" e "MLOps".

As diversas carreiras em dados são como pilares que juntos constroem uma estrutura sólida que abarca todo o potencial dos dados e o que eles podem trazer de benefícios para a sociedade.

Cada área é responsável por um ou mais processos que garantem que os dados sejam extraídos, tratados, consumidos e compartilhados da maneira mais segura e relevante possível para as pessoas e empresas.

Podemos listar algumas das principais carreiras que serão abordadas dentro desse artigo:

Analista de dados
Analista de Business Intelligence (BI)
Cientista de dados
Engenheiro(a) de dados
Especialista em Inteligência Artificial (IA)
Especialista em Machine Learning
Engenheiro(a) de Machine Learning Operations (MLOps)
Administrador de Banco de Dados (DBA)

Apesar da diversidade de nomenclaturas das carreiras em dados, o mercado ainda está em constante evolução, com vagas muitas vezes compartilhando atribuições. Entender as diferentes oportunidades e abordagens das empresas é fundamental.

Por isso, vamos analisar as principais habilidades e obrigações de cada carreira, juntamente com materiais que podem te ajudar a se desenvolver em cada uma delas?

Confira o bate-papo entre o Gui Silveira e o tech lead da Escola de Dados da Alura, David Neves, sobre as curiosidades da rotina do profissional de dados.

A carreira em dados com David Neves | #HipstersPontoTube

Analista de dados

A pessoa profissional em análise de dados é responsável por interpretar e analisar conjuntos de dados, extraindo informações e insights a partir de dados brutos que auxiliem na tomada de decisões estratégicas.

Suas responsabilidades incluem coletar, tratar e organizar os dados, além de desenvolver alguns modelos estatísticos e criar visualizações para facilitar na compreensão dos resultados.

Com o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente, a demanda por este tipo de profissional está em alta. Podemos observar no relatório The Future of Jobs 2023, do Fórum Econômico Mundial, que é estimado mais de 30% de crescimento das vagas de profissionais analistas e cientistas de dados.

As principais habilidades técnicas (hard skills) necessárias incluem pensamento analítico, domínio das ferramentas de análise de dados como Excel, SQL, Python e/ou softwares de BI, além de certo conhecimento em estatística e machine learning (aprendizado de máquina).

Para as habilidades interpessoais (soft skills), é muito importante ter uma boa capacidade de comunicação para traduzir os resultados em informações pertinentes e relevantes para o seu público, construindo um storytelling com dados atraente.

Além disso, é essencial ter proatividade para se engajar em projetos dos mais diversos tipos e habilidade de trabalho em equipe.

Aqui na Alura, possuímos uma série de conteúdos para a profissão de analista de dados com as principais ferramentas utilizadas no dia a dia e nas grandes empresas:

Se quiser aprender por meio da linguagem mais utilizada em análise de dados, o Python, nós temos a Formação Python para Data Science que pode te auxiliar em análises estatísticas, scripts para extração, transformação e carga dos dados e visualização de dados.
Porém, se neste momento você está dando seus primeiros passos em análise de dados e deseja iniciar aprendendo como fazer suas análises sem utilizar uma linguagem de programação, sugerimos a Formação Excel e a Formação Data Analysis com Google Sheets para que você aproveite os recursos dessas duas ferramentas de planilhas que são a porta de entrada para a análise de dados.

Estes são só alguns dos conteúdos que possuímos aqui na plataforma. Se você quiser expandir ainda mais seus horizontes, nós temos o Plano de estudos Carreira: Analista de dados, que traz uma série de conteúdos compilados da Alura para quem quer se preparar para uma vaga em Análise de Dados.

Os conteúdos são opcionais e não precisam necessariamente ser estudados na ordem apresentada.

Aproveite para ficar mais por dentro da profissão assistindo a este episódio do Hipsters Entrevistas de Emprego Tech, em que a Professora Viviane e o host Fabrício Carraro simulam uma entrevista para uma vaga de Analista de Dados.

Analista de Business Intelligence (BI)

Uma pessoa analista de BI é responsável por coletar, analisar e interpretar dados para auxiliar na tomada de decisões estratégicas dentro de uma organização.

Lendo essa primeira frase, parece muito com as atribuições de uma analista de dados, não é mesmo? Mas existem pequenas diferenças entre elas, como:

Foco principal: O foco de uma pessoa analista de BI está na geração de insights para apoiar decisões de negócios na ponta, mas focada para os cargos gerenciais. A responsabilidade é na criação de relatórios, dashboards e visualizações que ajudam os líderes nas decisões estratégicas.

Uma pessoa analista de dados, em contrapartida, não está focada apenas no contexto de negócios e lida com os dados de forma diferente até envolvendo a criação de modelos preditivos, análise exploratória com linguagens de programação e desenvolvimento de algoritmos.

Abordagem e ferramentas: Uma pessoa analista de BI utiliza ferramentas específicas de BI, sendo que estas podem ser também low-code (utilização mínima de linguagem de programação) ou no-code (não requer utilizar linguagem de programação diretamente), como Power BI, Tableau, Qlik, entre outras, para criar visualizações e relatórios que simplificam a interpretação dos dados pelos usuários finais.

Por outro lado, a pessoa analista de dados, além dessas ferramentas, pode se envolver diretamente com linguagens de programação, como Python e R, e outros artifícios, como modelagem estatística e de aprendizado de máquina, a depender das necessidades do projeto.

É importante citar que analista de BI, analista de dados e cientista de dados constantemente trabalham em parceria na solução das demandas dos negócios.

Já citamos mais acima algumas das habilidades técnicas necessárias para uma pessoa que queira seguir a carreira como analista de BI.

Podemos adicionar também um bom conhecimento em SQL para consulta e manipulação de bancos de dados, além de familiaridade com conceitos de data warehousing, modelagem de dados e design de dashboards e relatórios.

As soft skills desejadas são bem semelhantes a de um profissional de análise de dados, com foco principalmente na comunicação eficaz para facilitar a interpretação dos dados e transmissão de insights aos stakeholders (partes interessadas) da empresa.

Estas são algumas das formações que possuímos com as ferramentas de BI mais utilizadas:

Dentro do Plano de estudos Carreira: Especialista em Business Intelligence (BI), temos conteúdos da Alura que abordam o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga dos dados), análise de dados e desenvolvimento de relatórios e paineis para apresentar os insights de forma direta e compreensível para quem faz as decisões na empresa.

Tudo isso aplicado a uma série de ferramentas de BI utilizadas no dia a dia das organizações.

Confira o bate-papo com Guilherme Silveira e David Neves sobre o uso dessa plataforma indispensável que é Power BI.

Você precisa de Power BI? com David Neves | #HipstersPontoTube

Cientista de dados

A pessoa profissional em ciência de dados utiliza as habilidades de programação, estatística e conhecimento do negócio para extrair conhecimentos valiosos de conjuntos de dados.

Sua função vai além da análise de dados, envolvendo também a criação de algoritmos e modelos para resolver problemas de negócios, seja por meio de análises preditivas ou prescritivas.

Ou seja, não apenas o conhecimento técnico de linguagem de programação e matemática avançada é o suficiente, a visão de negócio também é primordial para seu sucesso na carreira.

Imagem com um diagrama de Venn que ilustra a interseção de diferentes áreas que formam o Data Science. O diagrama consiste em três círculos sobrepostos sobre um fundo verde-azulado. Cada círculo representa uma área de conhecimento: "Ciência da Computação", "Conhecimento de Negócio", e "Matemática e Estatística". No centro, onde todos os círculos se sobrepõem, está destacado o termo "Data Science", simbolizando a combinação dessas áreas.

Segundo o relatório Global Data Science Platform Market divulgado pela Allied Market Research, o mercado global de soluções em ciência de dados avaliado em 4,7 bilhões de dólares em 2020, está projetado para atingir quase 80 bilhões de dólares até 2030, o que evidencia uma demanda crescente de profissionais especializados nesta carreira.

Como hard skills essenciais, podemos apontar um conhecimento sólido nas linguagens Python e R, sobretudo nas bibliotecas de manipulação de dados, estatística e machine learning. Big Data também surge como uma habilidade bastante requisitada.

Em relação às soft skills, combinando com os conhecimentos desejados para um analista de dados, podemos destacar a importância da qualidade da curiosidade aguçada para entender os processos em diferentes partes do negócio e como buscar solucionar o problema na construção dos seus algoritmos.

Além disso, um pensamento crítico para analisar informações de maneira objetiva e uma grande capacidade de adaptabilidade ajustando-se às novas tecnologias, metodologias e requisitos de negócios em sua organização.

Para você que deseja se preparar para a carreira de ciência de dados, temos algumas formações especiais para você:

Se neste momento você está dando seus primeiros passos na linguagem Python e quer aprender mais sobre as bibliotecas de manipulação e visualização de dados, temos a Formação Python para Data Science e Formação Avançando em Data Science com Python. A Formação Data Science também é bem importante, pois nela é possível dar os primeiros passos combinando os conhecimentos de programação e estatística.
Para você que já conhece a linguagem Python e deseja, neste momento, partir para estatística e a criação de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina, sugerimos as formações de Estatística com Python, Machine Learning e Machine Learning com Python: Classificação.

Aproveite também para mergulhar em nosso Plano de estudos Carreira: Cientista de dados. Este material traz uma série de conteúdos que vão da análise de dados e aprendizado de máquina até o Deep Learning. É um percurso sensacional a ser realizado.

A Especialista em Dados e IA Mikaeri Ohana apresenta neste #HipstersPontoTube algumas curiosidades e dicas de como começar na área de ciência de dados e o que estudar para dominar essas ferramentas. https://www.youtube.com/watch?v=nNrRgE7cFT4 . É um material que vale a pena conferir. Uma oportunidade imperdível de aprender e se inspirar!

Engenheiro(a) de dados

A pessoa engenheira de dados é responsável por projetar, construir e manter a infraestrutura de armazenamento e processamento de dados, garantindo a sua escalabilidade e eficiência.

Sua principal responsabilidade é garantir que os dados sejam coletados, organizados e disponibilizados de maneira acessível para análise e utilização pelas equipes de negócios, como por exemplo os analistas e cientistas de dados.

Com o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente, a demanda por pessoas engenheiras de dados está em ascensão. Fazendo uma rápida pesquisa no LinkedIn, o cargo de engenharia de dados está entre as mais procuradas atualmente.

As hard skills requeridas para a carreira incluem conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, como SQL e NoSQL, experiência em ferramentas de Big Data, como Hadoop e Spark, e em computação em nuvem, como o AWS, Azure e GCP, além de proficiência em linguagens de programação como Python ou Java.

Além disso, é importante ter habilidades de engenharia de software pelo fato de lidar com dados ainda em seu estado bruto.

Em soft skills, são compartilhadas as mesmas habilidades de uma pessoa analista e cientista de dados, juntamente a um forte trabalho em equipe e comunicação assertiva, pois essa profissão conversa com as diversas áreas, tanto de tecnologia quanto do foco do negócio.

Temos algumas sugestões de estudo com os materiais da Alura para você que quer seguir a carreira de engenharia de dados:

Para começar, temos a Formação Primeiros passos com Engenharia de Dados, que prepara as pessoas iniciantes para os desafios do dia a dia profissional, usando Python, SQL, NoSQL e outras ferramentas.
Temos também a Formação Apache Spark com Python para quem deseja trabalhar com Engenharia de Dados, Data Science e Machine Learning em um contexto de Big Data. E a Formação Engenharia de dados com Databricks, que é uma plataforma de computação em nuvem criada para cuidar da análise exploratória, criar modelos de machine learning e processar grandes volumes de dados.

Tudo isso está dentro do Plano de estudos Carreira: Engenharia de dados. Ah, aproveite para ver nosso Guia de Carreira de Engenharia de Dados também! Este material possibilita com que você realize um caminho ainda mais direcionado para se tornar uma pessoa qualificada nessa área em expansão.

Guia de Carreira: Engenharia de Dados | #HipstersPontoTube

Especialista em Inteligência Artificial

Uma pessoa especialista em IA é responsável por projetar, desenvolver e implementar sistemas e algoritmos de inteligência artificial para resolver problemas complexos em diversas áreas.

Esse(a) profissional desenvolve e aprimora modelos de machine learning, redes neurais, processamento de linguagem natural, entre outros tipos e técnicas de IA.

Caso queira conhecer um pouco mais sobre o assunto, confira este material.

Inteligência Artificial aplicada – Hipsters: Fora de Controle

Um estudo da IBM apontou que 41% das empresas no Brasil já implementaram ativamente Inteligência Artificial em seus negócios.

Isso demonstra que ainda possuímos um bom terreno para explorar e que muitas empresas estão amadurecendo em termos de utilização de técnicas de inteligência artificial em seus processos.

Uma outra curiosidade é que o Fórum Econômico Mundial, por meio do seu relatório das profissões do futuro em 2023, apontou a carreira de especialistas de IA (Inteligência Artificial) e Machine Learning como 1º lugar em ascensão no quadriênio de 2023-2027.

Entre as principais hard skills da área está o conhecimento vasto em aprendizado de máquina (Machine Learning), aprendizado profundo (Deep Learning), programação neuro-linguística, chatbots e robótica.

Ou seja, é importante iniciar em ciência de dados e ir adicionando os conceitos de IA ao longo do caminho aprendendo os seus algoritmos, modelos e frameworks, juntamente com um conhecimento sólido em computação em nuvem para armazenamento e processamento em larga escala.

Como habilidades interpessoais podem seguir os mesmo princípios da ciência de dados, aliadas a um forte aprendizado contínuo em uma área que muda constantemente.

Para você que deseja se preparar para a carreira de especialista de IA, indicamos fortemente os cursos de Data Science que sugerimos, aprofundando-se também em nosso Plano de estudos Carreira: Cientista de dados e no Tech Guide de IA, que conta com bastante materiais de aprendizado de máquina.

Ah, e não é só isso! Fique de olho também em nossa Escola de Inteligência Artificial, que abrange todo o universo da inteligência artificial aplicada a diferentes áreas de atuação, com as principais ferramentas que estão moldando o agora, como as IAs generativas.

Guia de Carreira: Inteligência Artificial (IA) | #HipstersPontoTube

Especialista em Machine Learning

Uma pessoa especialista em machine learning é responsável por desenvolver, treinar e validar modelos de aprendizado de máquina, realizando uma série de processos para este fim como, por exemplo, o pré-processamento dos dados, a escolha das principais características (feature engineering) e a tunagem de modelos.

Juntamente com uma cientista de dados, essa pessoa define o escopo do projeto e trabalha na criação deste modelo do ponto de vista prático e factível de ser implantado no mundo real.

Temos um prognóstico bem positivo do Fórum Econômico Mundial sobre o mercado de trabalho em machine learning (2023-2027). Seguindo mesmo relatório, que já apontamos nesse artigo, o The Future of Jobs 2023 é esperado uma demanda por especialistas em IA e machine learning 40% acima do atual, dada a contínua transformação da indústria que a IA e machine learning impulsionam.

Para atuar dentro dessa área, é importante ter uma boa bagagem em ciência de dados e ter certa familiaridade com os conceitos de engenharia de software para seguir boas práticas na escrita de códigos que sejam eficientes e reproduzíveis, além de buscar a escalabilidade do modelo e seu funcionamento correto nos sistemas do negócio.

Logo, vasto conhecimento em linguagens de programação focada em data science, experiência em frameworks de ML, como TensorFlow, PyTorch e Scikit-Learn, ferramentas de MLOps, como MLflow, e uma compreensão profunda de algoritmos de aprendizado de máquina, são indispensáveis.

Para habilidades interpessoais é importante trabalhar os mesmos de uma pessoa cientista de dados, visto o trabalho constante em equipes multidisciplinares de cientistas de dados e engenheiros(as) de software, por exemplo.

Aliado aos materiais de estudo da carreira de ciência de dados, é importante saber um pouco dos fundamentos de engenharia de software, habilidades em Cloud Computing e pipelines de CI/CD (integração contínua/entrega contínua). Por isso, indicamos também os estudos:

Formação Machine Learning Avançada: para aprender mais sobre algumas das sub-áreas da inteligência artificial sub-áreas como Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão computacional (CV) e Deep Learning (DL);
Formação Machine Learning para Negócios Digitais: para realizar projetos práticos que vise a resolução de problemas de diversas áreas utilizando ML. Partindo dos algoritmos, APIs para modelos de machine learning e deploy.

Para aprimorar ainda mais a sua compreensão sobre este assunto, confira o bate-papo que retrata o dia a dia da pessoa que atua com Machine Learning. Fique por dentro e aproveite esta oportunidade para se inspirar e aprender!

O que faz uma pessoa engenheira de Machine Learning? com Thiago Santos | #HipstersPontoTube

Engenheiro(a) de Machine Learning Operations (MLOps)

Uma pessoa especialista em Machine Learning Operations (MLOps) é um tipo de profissional que garante que os modelos de ML sejam implantados, monitorados e aprimorados de forma eficiente e contínua.

Ela trabalha também na construção de ferramentas e gerenciamento da plataforma que cuida do modelo, integrando-o com outros sistemas da empresa.

Como você pode notar, mais um cargo em dados que aparenta ter uma diferença bem sutil, não é mesmo?

No entanto, há diferenças interessantes e importantes de pontuar entre esse profissional e uma pessoa especialista em ML, por exemplo:

	Especialista em ML	Engenheiro(a) de MLOps
Foco principal	Foco no desenvolvimento, treinamento e validação de modelos de aprendizado em máquina	Foco no teste, implantação (deploy) e monitoramento dos modelos em ambiente de produção.
Outras atribuições	Pré-processamento dos dados, feature engineering (escolha das principais características dos modelos), tunagem de modelos e uso de IA responsável(entender as implicações de viés, imparcialidade e transparência em modelos de machine learning)	Implementação do CI/CD, otimização do fluxo de trabalho, versionamento do modelo, troubleshooting (solução de problemas) e automação de processos
Colaboração	Usualmente com cientistas de dados e engenheiros(as) de dados (aquisição de dados)	Usualmente com engenheiros(as) de software e TI (infraestrutura de implantação)

Assim, além de possuir conhecimento em linguagens de programação e em frameworks de ML, como TensorFlow, PyTorch e Scikit-Learn, é importante dominar as ferramentas de MLOps (como, MLflow, Kubeflow e ArgoCD), além das ferramentas de automação de implantação (como Docker e Kubernetes), e de monitoramento de sistemas (como Prometheus e Grafana), Cloud Computing, CI/CD e metodologias Agile.

Para focar nessa carreira, recomendamos o estudo da carreira de especialista de ML aliado aos conteúdos citados acima. Para saber um pouco da experiência de como trabalha esse profissional, nós temos a Formação CD4ML: Continuous Delivery for Machine Learning que ensima sobre a entrega contínua de sistemas de aprendizado de máquina (CD4ML), uma abordagem que automatiza e acelera o ciclo de vida dos projetos de ML, passando pelas ferramentas e técnicas para realizar o build, os testes e o deploy das aplicações de forma rápida e confiável.

Outro conteúdo bem legal é esta palestra abaixo:

O que é MLOps? | Nubank Machine Learning Meetup

Administrador de Dados (DBA)

O que é o mais importante para todas as carreiras que citamos? Acertou se falou que são os dados! Pois bem, é aí que entra o trabalho precioso de um DBA, ou, administrador(a) de Banco de Dados.

Esta é a pessoa responsável por gerenciar e manter os sistemas de bancos de dados de uma organização. Suas principais responsabilidades incluem a instalação, configuração, monitoramento, otimização e segurança dos bancos de dados para garantir seu desempenho e disponibilidade.

As principais habilidades técnicas (hard skills) necessárias incluem um conhecimento avançado em sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs), como Oracle, SQL Server, MySQL ou PostgreSQL, experiência em SQL para consultas e manipulação de dados, e familiaridade com técnicas de segurança de dados.

Aqui na Alura, possuímos uma série de conteúdos para a profissão de Administrador(a) de Dados com as principais ferramentas utilizadas no dia a dia e nas grandes empresas:

Se você estiver dando seus primeiros passos e quer aprender como trabalhar com bancos de dados, nós indicamos inicialmente realizar a Formação Modelagem de dados.

Esta formação oferece a oportunidade de aprender como criar um modelo para guardar dados em um banco de dados, partindo da modelagem de diagramas de entidade relacionamento e modelagem lógica e física até as operações da álgebra relacional, entre outras funcionalidades.

E também, a Formação Conhecendo SQL para aprender sobre a principal linguagem para consultas a bancos de dados relacionais.

Mas se você já quer seguir para um SGBD que seja adequado para você, temos as seguintes formações:

Aproveite para ver o nosso #HipstersPontoTech sobre SQL e um dos SGBDs mais utilizados nas empresas: o MySQL | #HipstersPontoTech

Por que investir em uma carreira de dados?

Ilustração que representa vários elementos relacionados à tecnologia e aprendizado em um ambiente digital. No centro, há um grande smartphone com gráficos de linha na tela, circundado por várias figuras e ícones que representam diferentes aspectos do processo de aprendizado e trabalho em ciência de dados e tecnologia. Dois personagens, um sentado sobre um gráfico de colunas e outro trabalhando em um laptop, simbolizam usuários interagindo com dados. Ícones adicionais incluem uma lâmpada, que simboliza ideias e inovação, e moedas, indicando talvez o potencial de ganho e o custo do aprendizado.

“Como cientista da computação e pesquisadora em ética em IA e machine learning, acredito que as carreiras em dados não se resumem apenas a habilidades técnicas. É crucial desenvolver um pensamento crítico sobre o impacto social e ético dos dados e da IA. Profissionais de dados têm a responsabilidade de considerar as implicações éticas de seu trabalho, especialmente em relação a vieses algorítmicos e privacidade. Além disso, a diversidade no campo de dados é essencial para criar soluções mais inclusivas e representativas. Encorajo aspirantes a essas carreiras a buscarem uma compreensão holística do campo, combinando expertise técnica com consciência social e ética”
— explicou Nina da Hora, fundadora do Instituto da Hora e mestranda em inteligência artificial pela UNICAMP.

Uma curiosidade fascinante que permeia todas essas carreiras é o papel que os profissionais de dados desempenharam durante a pandemia de COVID-19.

Eles foram fundamentais na modelagem de previsões de propagação do vírus, na otimização da distribuição de vacinas e na análise de padrões de comportamento durante o lockdown. Este período destacou não apenas a importância técnica dessas profissões, mas também seu impacto direto na sociedade e na saúde pública.

Outro aspecto intrigante é como essas carreiras estão moldando indústrias inesperadas. Por exemplo, na indústria da moda, cientistas de dados estão utilizando IA para prever tendências e reduzir o desperdício de estoque.

No esporte, analistas de dados estão revolucionando a forma como atletas treinam e equipes são gerenciadas, usando análises avançadas para otimizar o desempenho e prevenir lesões. Como se pode notar, diversos benefícios são gerados:

melhoria na qualidade das decisões;
otimização de custos;
redução de erros humanos.

À medida que avançamos para um futuro cada vez mais orientado por dados, estas carreiras continuam a evoluir e surpreender. Desde a criação de cidades inteligentes até a personalização de experiências de entretenimento, os profissionais de dados estão na vanguarda de inovações que estão remodelando nosso mundo de maneiras que mal podíamos imaginar há uma década atrás.

Na edição de 2023 do relatório a respeito das profissões do futuro, divulgada pelo Fórum Econômico Mundial, com grande potencial de criação de vagas entre 2023 e 2027, temos uma dominância de carreiras voltadas a dados.

Dentre elas estão: Especialistas de IA (Inteligência Artificial) e Machine Learning, Analista de BI (Business Intelligence), Analista e Cientista de Dados, entre outros.

Na concepção de Nina da Hora, fundadora do Instituto da Hora, a carreira em dados traz, além das competências técnicas, uma necessidade de estimular também diversas competências comportamentais e de relacionamento interpessoal, dentre elas:

A comunicação eficaz: baseia-se na capacidade de traduzir conceitos complexos de dados em linguagem acessível para não especialistas. Isso permite que profissionais de dados criem pontes entre equipes técnicas e não técnicas, facilitando a tomada de decisões baseada em dados em todos os níveis organizacionais.
Curiosidade intelectual e o aprendizado contínuo: compreende a necessidade de manter-se atualizado em um campo que está em constante evolução, com novas tecnologias e metodologias surgindo regularmente. A curiosidade e o compromisso com o aprendizado contínuo garantem que os profissionais tenham vantagens, permaneçam relevantes e sejam inovadores.
Resolução criativa de problemas: envolve a capacidade de abordar problemas com pensamento lateral e propor soluções únicas. A habilidade de analisar os problemas em diferentes ângulos e propor soluções únicas é altamente valorizada.
Inteligência emocional e trabalho em equipe: constitui a habilidade de gerenciar dinâmicas de equipe, resolver conflitos e promover um ambiente colaborativo. Essas habilidades são cruciais, especialmente em projetos de dados que envolvem colaboração multidisciplinar, podendo determinar o sucesso ou fracasso do projeto.
Compreensão profunda do contexto de negócios: envolve a habilidade de alinhar análises de dados com os objetivos empresariais. Profissionais que conseguem conectar suas análises às estratégias organizacionais são especialmente valiosos, pois isso exige não apenas habilidades analíticas, mas também uma compreensão profunda das nuances do setor.
Mentalidade ética: compreende na habilidade de lidar com dilemas éticos complexos, especialmente à medida que questões de privacidade e uso responsável de dados ganham destaque. Profissionais de dados devem ser capazes de lidar com questões éticas complexas e considerar as implicações sociais mais amplas de seu trabalho.
Habilidades de visualização de dados: trata-se da capacidade de transformar dados complexos em visualizações claras e impactantes. Essa habilidade é essencial para comunicar insights de forma eficaz, combinando análise técnica com princípios de design.
Resiliência e adaptabilidade: consiste na habilidade de perseverar diante de obstáculos e se adaptar a mudanças nas condições do projeto ou nas necessidades do negócio. Essas qualidades são cruciais em um campo em rápida evolução, onde projetos de dados podem ser complexos e desafiadores.

Cultivar esse conjunto diversificado de habilidades técnicas e soft skills não apenas aumenta a empregabilidade, mas também permite que profissionais de dados tenham um impacto mais significativo em suas organizações e na sociedade como um todo.

À medida que o campo continua a evoluir, aqueles que podem combinar expertise técnica com estas habilidades mais amplas estarão bem posicionados para liderar e inovar na era dos dados.

Guia de carreira DATA SCIENCE | #HipstersPontoTube

Como está o mercado de trabalho das carreiras de dados?

Carreiras em Dados com Mikaeri Ohana | #HipstersPontoTube

O mercado de trabalho em dados tem experimentado um crescimento exponencial nos últimos anos, tanto no Brasil quanto globalmente, refletindo a importância crescente dos dados na tomada de decisões empresariais e na inovação tecnológica.

No contexto global, a demanda por profissionais de dados continua a superar a oferta. Segundo o relatório do World Economic Forum "The Future of Jobs 2023", as profissões relacionadas a dados e IA estão entre as de maior crescimento, com uma expectativa de criação de milhões de novos empregos nos próximos anos.

Empresas de diversos setores, desde tecnologia e finanças até saúde e varejo, estão investindo pesadamente em equipes de dados para impulsionar a inovação e eficiência operacional.

Nos Estados Unidos, por exemplo, o Bureau of Labor Statistics projeta um crescimento de 36% nas vagas para cientistas de dados e especialistas em pesquisa entre 2021 e 2031, muito acima da média de outras profissões.

Na Europa, a Comissão Europeia estima que haverá uma escassez de cerca de 800.000 profissionais de TI e dados até 2025.

No Brasil, o cenário é igualmente promissor, embora com suas particularidades. O país tem visto um aumento significativo na demanda por profissionais de dados, impulsionado pela transformação digital acelerada em diversos setores.

Segundo a Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom), a expectativa é de que sejam criadas cerca de 420 mil novas vagas na área de tecnologia até 2024, com uma parcela significativa dessas oportunidades relacionadas a dados e IA.

Um estudo da Robert Half de 2023 indicou que as posições em ciência de dados, engenharia de dados e análise de dados estão entre as mais difíceis de preencher no Brasil, o que tem levado a salários competitivos e benefícios atrativos para profissionais qualificados.

Grandes empresas brasileiras e multinacionais com operações no país têm aumentado seus investimentos em equipes de dados, criando centros de excelência em análise de dados e IA.

No entanto, o mercado brasileiro também enfrenta desafios. Há uma lacuna significativa entre a demanda do mercado e o número de profissionais qualificados disponíveis. Instituições de ensino e empresas estão trabalhando para fechar essa lacuna, oferecendo mais programas de formação e especialização em ciência de dados, análise de dados e engenharia de dados.

Outro aspecto relevante é a distribuição geográfica das oportunidades. Embora os grandes centros urbanos como São Paulo, Rio de Janeiro e Belo Horizonte concentrem a maioria das vagas, há um movimento crescente de descentralização, com oportunidades surgindo em cidades menores e a adoção de modelos de trabalho remoto, ampliando as possibilidades para profissionais de todo o país.

Uma tendência notável tanto no Brasil quanto globalmente é a crescente importância das habilidades interdisciplinares. Empresas buscam profissionais de dados que não apenas dominem as técnicas analíticas e ferramentas tecnológicas, mas também compreendam o contexto de negócios e possuam fortes habilidades de comunicação e colaboração.

O mercado também tem visto uma diversificação das funções relacionadas a dados. Além dos papéis tradicionais de cientista de dados, analista de dados e engenheiro de dados, estão surgindo novas especializações como arquiteto de dados, especialista em ética de dados e gerente de governança de dados.

Em termos de remuneração, profissionais de dados continuam a desfrutar de salários acima da média do mercado. No Brasil, segundo dados da plataforma Glassdoor, o salário médio de um cientista de dados em 2023 varia entre R$ 8.000 e R$ 15.000, podendo ser ainda maior para profissionais mais experientes ou em posições de liderança.

Olhando para o futuro, espera-se que o mercado de trabalho em dados continue a crescer e evoluir.

A adoção crescente de tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e internet das coisas deve criar ainda mais demanda por profissionais especializados.

Além disso, à medida que as questões éticas e regulatórias em torno do uso de dados ganham mais atenção, espera-se um aumento na demanda por profissionais que possam navegar nessas complexidades.

Em resumo, o mercado de trabalho em dados, tanto no Brasil quanto globalmente, apresenta um cenário de oportunidades abundantes e desafios estimulantes. Para os profissionais dispostos a investir continuamente em sua formação e desenvolver um conjunto diversificado de habilidades, as perspectivas de carreira neste campo são extremamente promissoras.

A Thoughtworks, por exemplo, traz em seu website dicas sobre a carreira de dados, discussões sobre o tema e também posições para o time de dados e IA. Você pode conferir esse conteúdo aqui.

Além disso, anualmente, a comunidade Data Hackers divulga uma pesquisa com o panorama do mercado de trabalho em dados no Brasil.

Para saber mais detalhes sobre esta pesquisa em 2023, você pode conferir o relatório State of Data Brazil 2023, feito pela comunidade Data Hackers em parceria com a Bain & Company.

Como sugestão a esta leitura, compartilhamos também o episódio Hipsters Ponto Tech: Análise de Dados no Brasil, que destrincha pontos interessantes e relevantes da pequisa.

Para você que tem curiosidade sobre os dados e pesquisas deste e de outros anos e queria também testar suas habilidades analisando os dados, acesse o Kaggle do Data Hackers.

Aprenda mais sobre as carreiras em dados gratuitamente

Acesse gratuitamente as primeiras aulas das formações para o tipo de carreira em dados que você deseja, feito pela Escola de Data Science e Escola de Inteligência Artificial da Alura, e continue aprendendo sobre temas como:

Análise e Ciência de dados;
Machine Learning;
Business Intelligence;
Engenharia de Dados;
Bancos de Dados;
entre outros.

Como aprender melhor? Com Diogo Pires | #HipstersPontoTube

Conclusão

Se você estuda aqui com a gente e quer ter um norte de como estudar algumas das carreiras que pontuamos aqui, você pode acessar os Planos de estudos da Escola de Dados que possui uma série de conteúdos que compilamos aqui na plataforma, separados por carreiras. Reforçando que os conteúdos são opcionais e não necessariamente precisam ser estudados na ordem apresentada.

Agora que você já sabe quais são as principais carreiras em dados e tem uma noção de qual te agrada mais, você é uma pessoa pronta para dar o próximo passo em sua jornada, aproveitando as oportunidades de aprendizado disponíveis.

Invista em seu desenvolvimento contínuo, pratique suas habilidades e esteja sempre atualizado(a) com as últimas tendências e tecnologias. Espero que tenha gostado da caminhada e, se possível, compartilhe também este artigo com seus colegas e pessoas que possam se interessar pelo assunto. Nos vemos numa próxima.

Até mais!

Créditos

Criação Textual: Afonso Augusto Rios
Criação Textual - participação: Nina da Hora
Produção Técnica: Rodrigo Dias
Produção Didática: Cláudia Machado
Designer Gráfico: Alysson Manso